﻿//设计一个找到数据流中第 k 大元素的类（class）。注意是排序后的第 k 大元素，不是第 k 个不同的元素。
//请实现 KthLargest 类：
//KthLargest(int k, int[] nums) 使用整数 k 和整数流 nums 初始化对象。
//int add(int val) 将 val 插入数据流 nums 后，返回当前数据流中第 k 大的元素。
//
//输入：
//	["KthLargest", "add", "add", "add", "add", "add"]
//	[[3, [4, 5, 8, 2]], [3], [5], [10], [9], [4]]
//输出：
//	[null, 4, 5, 5, 8, 8]
//解释：
//	KthLargest kthLargest = new KthLargest(3, [4, 5, 8, 2]);
//	kthLargest.add(3); // 返回 4
//	kthLargest.add(5); // 返回 5
//	kthLargest.add(10); // 返回 5
//	kthLargest.add(9); // 返回 8
//	kthLargest.add(4); // 返回 8
//
//输入：
//	["KthLargest", "add", "add", "add", "add"]
//	[[4, [7, 7, 7, 7, 8, 3]], [2], [10], [9], [9]]
//输出：
//	[null, 7, 7, 7, 8]
//解释：
//	KthLargest kthLargest = new KthLargest(4, [7, 7, 7, 7, 8, 3]);
//	kthLargest.add(2); // 返回 7
//	kthLargest.add(10); // 返回 7
//	kthLargest.add(9); // 返回 7
//	kthLargest.add(9); // 返回 8
//
//
//提示：
//	0 <= nums.length <= 10^4
//	1 <= k <= nums.length + 1
//	- 10^4 <= nums[i] <= 10^4
//	- 10^4 <= val <= 10^4
//	最多调用 add 方法 10^4 次

class KthLargest {
    // 创建⼀个⼤⼩为k的⼩跟堆

    priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> heap;
    int _k;

public:
    KthLargest(int k, vector<int>& nums) {
        _k = k;
        for (auto x : nums) {
            heap.push(x);
            if (heap.size() > _k)
                heap.pop();
        }
    }
    int add(int val) {
        heap.push(val);
        if (heap.size() > _k)
            heap.pop();
        return heap.top();
    }
};
/**
 * Your KthLargest object will be instantiated and called as such:
 * KthLargest* obj = new KthLargest(k, nums);
 * int param_1 = obj->add(val);
 */